El país alcanzó 71,4 puntos en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, superando a Brasil y Uruguay. Sin embargo, la limitada capacidad de procesamiento y la baja adopción empresarial evidencian desafíos para acelerar la transformación digital de sectores estratégicos como la minería.
Chile consolidó su liderazgo regional en inteligencia artificial (IA) al ocupar, por cuarto año consecutivo, el primer lugar del Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial (ILIA) 2026, presentado el 20 de octubre por el Centro Nacional de Inteligencia Artificial (CENIA) y la Comisión Económica para América Latina y el Caribe (Cepal). El país obtuvo 71,4 puntos de un máximo de 100, superando a Brasil, con 68,4 puntos, y Uruguay, con 67,0.
El resultado confirma una posición favorable de Chile en investigación, talento humano, infraestructura digital y condiciones para el desarrollo tecnológico. Sin embargo, también expone debilidades en capacidad computacional, financiamiento de investigación y aplicación efectiva de soluciones de inteligencia artificial en las empresas.
Las diferencias adquieren especial relevancia para la minería chilena, una industria que enfrenta desafíos asociados a menores leyes minerales, mayores exigencias operacionales, optimización energética y necesidad de aumentar la productividad.
La incorporación de inteligencia artificial permite abordar parte de estos problemas mediante mantenimiento predictivo, automatización, análisis de datos geológicos y optimización de procesos productivos. No obstante, su implementación a gran escala requiere infraestructura tecnológica, capital humano y capacidades de procesamiento que todavía presentan limitaciones en el país.
Chile supera a Brasil y Uruguay en el desarrollo regional de inteligencia artificial
La cuarta edición del ILIA evaluó el desarrollo de inteligencia artificial en 20 países latinoamericanos mediante 126 subindicadores agrupados en tres dimensiones: factores habilitantes; investigación, desarrollo y adopción; y gobernanza.
Chile encabezó dos de estas tres categorías, alcanzando 63,5 puntos en factores habilitantes y 73,7 puntos en investigación, desarrollo y adopción.
En gobernanza obtuvo 80,8 puntos, ubicándose por debajo de Brasil, que lideró esa dimensión con 89,5.
Los principales resultados regionales fueron:
|
País |
Puntaje ILIA 2026 |
|---|---|
|
Chile |
71,4 |
|
Brasil |
68,4 |
|
Uruguay |
67,0 |
|
Colombia |
56,8 |
|
Costa Rica |
56,0 |
|
Argentina |
55,6 |
|
Perú |
52,7 |
|
México |
52,0 |
Chile, Brasil y Uruguay integran el grupo de países considerados pioneros en inteligencia artificial, mientras las otras economías presentan distintos niveles de adopción y desarrollo tecnológico.
El país también destaca por su producción científica, con 41,9 publicaciones sobre inteligencia artificial por millón de habitantes, el mayor registro de América Latina.
En disponibilidad y gestión de datos, Chile obtuvo 77,6 puntos, mientras que en talento humano alcanzó 50,4 puntos, liderando nuevamente la clasificación regional.
Estas capacidades constituyen una base relevante para desarrollar aplicaciones industriales, particularmente en sectores intensivos en información, operaciones complejas y procesos automatizados.
La capacidad de procesamiento aparece como una debilidad estructural
Pese al liderazgo general, Chile presenta una diferencia considerable respecto de Brasil en infraestructura computacional especializada.
El ILIA 2026 identificó 17.330 unidades de procesamiento gráfico, conocidas como GPU, en los clústeres analizados en América Latina.
De esa infraestructura, Brasil concentra el 87,7% de las GPU identificadas, mientras Chile representa apenas el 2,1%.
Las GPU permiten ejecutar procesos computacionales de alta intensidad y son fundamentales para entrenar modelos avanzados de inteligencia artificial, procesar grandes volúmenes de información y desarrollar sistemas de aprendizaje automático.
Al considerar la disponibilidad por habitante, Chile alcanza 18 GPU por millón de personas, superando el promedio regional de 8,5.
Sin embargo, permanece por debajo de Brasil, que registra 71,4 GPU por millón, y Ecuador, con 39,8.
La distancia aumenta al comparar América Latina con economías tecnológicamente más desarrolladas.
Alemania, España, Estonia, Portugal y Singapur disponen, en promedio, de aproximadamente 29 veces más GPU por millón de habitantes que la región latinoamericana.
Esta brecha representa una restricción potencial para desarrollar modelos de inteligencia artificial propios y ejecutar investigaciones que requieran grandes capacidades de procesamiento.
Para la industria minera, el desafío se relaciona con la creciente necesidad de analizar información geológica, imágenes, sensores industriales, equipos autónomos y sistemas de control operacional.
Es importante distinguir, sin embargo, que la disponibilidad de GPU medida por el índice no equivale directamente a la capacidad informática instalada en las faenas mineras. Se trata de un indicador del ecosistema tecnológico nacional.
Solo el 13,5% de las empresas chilenas adopta inteligencia artificial
Una de las principales debilidades detectadas es la distancia entre el desarrollo tecnológico y su incorporación efectiva al sector productivo.
En Chile, la adopción empresarial de inteligencia artificial se estima en 13,5%, cifra superior al promedio simple latinoamericano de 9,1%, pero que evidencia una utilización todavía limitada.
La situación presenta diferencias importantes según el tamaño de las compañías.
En América Latina, el 27,6% de las grandes empresas utiliza inteligencia artificial, proporción que disminuye al 12,8% entre las medianas y al 6,8% entre las pequeñas.
En contraste, los cinco países extrarregionales considerados en el estudio registran tasas promedio de 66% en grandes empresas, 41% en medianas y 24% en pequeñas.
Estas diferencias reflejan desafíos de acceso a tecnología, disponibilidad de especialistas, inversión y capacidades organizacionales.
Para Chile, la baja adopción empresarial tiene implicancias relevantes en actividades donde la productividad depende cada vez más del procesamiento de información y la automatización.
La minería representa uno de los sectores con mayores oportunidades de aplicación, aunque el índice no entrega una tasa específica de adopción de IA para las compañías mineras chilenas.
Inteligencia artificial y minería: oportunidades para mejorar productividad
La transformación tecnológica de la minería chilena ha avanzado durante los últimos años mediante sistemas autónomos, monitoreo remoto, digitalización y análisis de información operacional.
La inteligencia artificial incorpora nuevas posibilidades para utilizar los datos generados por estos sistemas y mejorar la toma de decisiones.
En exploración minera, los modelos de aprendizaje automático pueden apoyar la identificación de patrones geológicos, la interpretación de información geoquímica y la priorización de objetivos de perforación.
En procesamiento de minerales, las aplicaciones incluyen la optimización de molienda, flotación y recuperación metalúrgica, procesos determinantes para mejorar el aprovechamiento de recursos.
También existen oportunidades en mantenimiento predictivo, mediante el análisis de vibraciones, temperaturas y otras variables que permiten identificar comportamientos anormales en equipos industriales.
En materia energética, los sistemas inteligentes pueden contribuir a mejorar la programación de procesos intensivos en electricidad, mientras que en gestión hídrica facilitan el seguimiento de consumos y variables operacionales.
Estas aplicaciones resultan especialmente relevantes cuando las compañías necesitan procesar mayores volúmenes de material para compensar la disminución de las leyes minerales.
Sin embargo, su implementación exige datos confiables, conectividad, ciberseguridad, validación operacional y equipos profesionales capaces de integrar los modelos tecnológicos con los procesos mineros.
La inteligencia artificial no reemplaza las inversiones físicas necesarias para sostener la producción, pero puede mejorar el desempeño de los activos existentes.
Investigación y desarrollo: Chile invierte el 0,39% de su PIB
Otra de las debilidades identificadas corresponde al financiamiento de investigación y desarrollo.
Chile destina aproximadamente el 0,39% de su producto interno bruto a I+D, superando el promedio regional de 0,31%, pero manteniendo una diferencia importante respecto de Brasil, donde este gasto alcanza el 1,19%.
La limitada inversión científica puede afectar la capacidad de desarrollar tecnologías propias, fortalecer centros especializados y trasladar conocimiento desde universidades hacia empresas.
En el sector minero, la investigación aplicada resulta fundamental para resolver problemas asociados a procesamiento de minerales complejos, eficiencia energética, gestión del agua, recuperación metalúrgica y automatización.
El desarrollo de soluciones tecnológicas locales también representa una oportunidad para proveedores mineros, empresas de ingeniería y emprendimientos especializados.
Chile cuenta con una industria minera de escala internacional que puede funcionar como espacio de desarrollo y validación de tecnologías avanzadas.
No obstante, transformar esa capacidad industrial en innovación exportable requiere colaboración entre compañías, universidades, centros tecnológicos y proveedores.
El desafío de convertir el liderazgo digital en capacidad industrial
El ILIA 2026 también identificó diferencias en la ejecución de las estrategias nacionales de inteligencia artificial.
Aunque el 85% de los países latinoamericanos dispone de una estrategia vigente o en elaboración, solamente Brasil y Colombia cuentan con presupuestos definidos para su implementación.
Chile mantiene avances en gobernanza y desarrollo institucional, pero enfrenta el desafío de vincular sus objetivos tecnológicos con financiamiento, infraestructura y resultados productivos concretos.
La cooperación regional aparece como otra alternativa para reducir las limitaciones de procesamiento.
En este contexto, Chile y Brasil acordaron colaborar en el entrenamiento de una segunda versión de Latam-GPT, combinando capacidades computacionales y equipos técnicos.
Para la minería nacional, los resultados del índice plantean una cuestión estratégica: el liderazgo tecnológico de un país no depende únicamente de su capacidad para investigar inteligencia artificial, sino también de su posibilidad de aplicarla en actividades productivas.
La disponibilidad de especialistas, la infraestructura computacional y el acceso de las empresas a nuevas herramientas serán factores determinantes para extender estas tecnologías más allá de las grandes organizaciones.
En una industria minera sometida a crecientes exigencias de eficiencia, seguridad y competitividad, la inteligencia artificial puede convertirse en una herramienta de apoyo para mejorar las operaciones.
Chile encabeza América Latina en preparación para la inteligencia artificial, pero su principal desafío será traducir esa posición en mayor productividad, innovación industrial y capacidades tecnológicas propias.
La evolución de la adopción empresarial y de las inversiones en infraestructura digital permitirá evaluar si el liderazgo regional se transforma en una ventaja competitiva sostenible para la minería y el conjunto de la economía chilena.
REDIMIN Responde
¿Qué puntaje obtuvo Chile en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026?
Chile obtuvo 71,4 puntos en el Índice Latinoamericano de Inteligencia Artificial 2026, superando a Brasil y Uruguay.
¿Cuáles son las principales debilidades de Chile en el ámbito de la inteligencia artificial?
Las principales debilidades de Chile en inteligencia artificial son la capacidad computacional limitada, el financiamiento insuficiente para la investigación y la baja adopción empresarial de soluciones de inteligencia artificial.
¿Qué porcentaje de empresas chilenas ha adoptado inteligencia artificial?
Solo el 13,5% de las empresas chilenas ha adoptado inteligencia artificial, lo que es superior al promedio latinoamericano de 9,1%, pero aún limitado en comparación con otros países.
¿Cómo se compara la disponibilidad de GPU en Chile con otros países de América Latina?
Chile tiene 18 GPU por millón de personas, superando el promedio regional de 8,5, pero está por debajo de Brasil, que tiene 71,4 GPU por millón, y Ecuador, con 39,8.
¿Qué oportunidades ofrece la inteligencia artificial para la minería chilena?
La inteligencia artificial ofrece oportunidades en la minería chilena para el mantenimiento predictivo, automatización, análisis de datos geológicos y optimización de procesos productivos, aunque su implementación requiere infraestructura tecnológica y capacidades de procesamiento adecuadas.
